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자료유형
학술저널
저자정보
Sidek, Nurliyana Jaafar (Data-Speaks [M] SDN BHD) Song, Mi-Hwa (Division of Information and communication technology, Semyung University)
저널정보
한국인터넷방송통신학회 International journal of internet, broadcasting and communication : IJIBC International journal of internet, broadcasting and communication : IJIBC 제9권 제3호
발행연도
2017.1
수록면
59 - 69 (11page)

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The best 'hub' to communicate with the citizen is using social media to marketing the business. However, there has several issued and the most common issue that face in critical is a capital issue. This issue is always highlight because most of automatic sentiment detection tool for Facebook or any other social media price is expensive and they lack of technical skills in order to control the tool. Therefore, in directly they have some obstacle to get faster product's feedback from customers. Thus, the personal online retailing need to struggle to stay in market because they need to compete with successful online company such as G-market. Sentiment analysis also known as opinion mining. Aim of this research is develop the tool that allow user to automatic detect the sentiment comment on social media account. RAD model methodology is chosen since its have several phases could produce more activities and output. Soppy tool will be develop using Microsoft Visual. In order to generate an accurate sentiment detection, the functionality testing will be use to find the effectiveness of this Soppy tool. This proposed automated Soppy Tool would be able to provide a platform to measure the impact of the customer sentiment over the postings on their social media site. The results and findings from the impact measurement could then be use as a recommendation in the developing or reviewing to enhance the capability and the profit to their personal online retailing company.
#Sentiment Analysis #Natural Language Processing #NLP) #Semantic Role Labeling #SRL) #Social Media #Rapid Application Development #RAD) model

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참고문헌 (13)

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R. Collobert / 2011 / Natural Language Processing (Almost) from Scratch :2~5 google schola S. S. Hasbullah / 2015 / SENTIMENT ANALYSIS OF GOVERMENT SOCIAL MEDIA TOWARDS AN AUTOMATED CONTENT ANALYSIS USING SEMANTIC ROLE LABELING :1 google schola Bo Pang / 2008 / Opinion mining and sentiment analysis Vol. 2 google schola S. Roy / 2013 / CURRENT TRENDS OF OPINION MINING AND SENTIMENT ANALYSIS IN SOCIAL NETWORKS / IJRET: International Journal of Research in Engineering and Technology :2 google schola TheySay / Live Demo: TheySay google schola

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